[쿠키과학] KAIST, 밤길 물웅덩이도 인식하는 AI 비전 센서 개발

어두운 밤길 아스팔트 위 물웅덩이처럼 기존 센서가 식별하기 어려운 환경에서도 빛 방향 정보를 읽어 스스로 동작을 조절하는 차세대 인공지능(AI) 비전 센서 기술이 나왔다.

이 기술은 자율주행차가 야간 도로 환경을 더 정확히 인식하고, 의료영상 장비로는 세포 조직의 미세한 구조 차이까지 판별할 수 있는 기반 기술이 될 전망이다.

KAIST는 생명화학공학과 서준기 교수팀이 편광 정보를 활용해 외부 전기신호 없이 스스로 반응 방식을 바꾸는 ‘자가 재구성(Self-reconfigurable) 편광 센서 어레이’를 개발했다.

현용 카메라와 이미지 센서는 빛의 밝기 정보를 감지한다.

때문에 물체 표면의 방향성이나 재질 차이, 구조적 특징을 정밀하게 분석하는 데 제약이 있었다.

특히 야간 도로처럼 반사광이 많은 환경에서는 물웅덩이와 도로 경계를 정확히 구분하기 어려웠다.

연구팀은 편광 정보로 기존 이미지 센서 구조의 한계를 극복하는 데 초점을 맞췄다.

일반 카메라가 단순 밝기 차이를 읽는다면, 편광 센서는 빛의 방향성까지 함께 분석해 물체의 표면 구조와 형태, 재질 특성을 더 입체적으로 인식할 수 있다.

연구팀은 텔루륨(Te)과 이황화레늄(ReS₂)을 직교 형태로 쌓은 반데르발스(vdW) 이종구조를 고안했다.

두 소재는 빛에 반응하는 방향성이 서로 다르다.

연구팀은 이를 활용해 하나의 센서 안에서 서로 반대 방향의 편광 감응 특성이 동시에 나타나도록 설계하고, 에피택셜 원자층 증착(ALD) 공정을 적용했다.

이는 원자층 단위로 물질을 정밀하게 쌓아 결정 구조를 맞추는 기술로, 기존 적층 방식보다 재현성과 안정성이 높고 대면적 생산에도 유리하다.

연구팀은 이 공정으로 두 물질의 결정 방향을 정밀하게 정렬하고 안정적인 광반응 특성을 확보했다.

이를 통해 센서가 빛만으로 동작 상태를 스스로 바꾸도록 했다.

빛이 센서에 들어오면 물질 경계면에서 전자가 이동하거나 특정 위치에 머무르는 ‘계면 전하 이동 및 트래핑’ 현상이 발생한다.

이 과정에서 빛의 세기와 파장, 방향에 따라 전류 방향 자체가 바뀌는 ‘양극성 광응답’ 현상이 나타난다.

기존 센서는 동작 방식을 바꾸기 위해 별도의 전기 신호가 필요했지만, 이 기술은 외부 전압 없이 빛만으로 반응 상태를 전환하는 ‘자가 재구성’ 기능을 갖는다.

연구팀은 이 센서를 ‘인-센서 컴퓨팅’ 구조에 적용했다.

기존 AI 비전 시스템은 센서가 수집한 데이터를 외부 프로세서로 전송한 뒤 연산하는 과정에서 데이터 이동량이 커지고 전력 소모도 증가한다.

반면 인-센서 컴퓨팅은 센서 자체가 데이터를 직접 처리하기 때문에 연산 효율을 높이고 에너지 소비를 줄일 수 있다.

실제 실험 결과 움직이는 물체를 인식하는 실험에서 95% 이상의 정확도를 기록, 야간이나 저대비 환경에서도 높은 인식 성능을 유지해 자율주행과 로봇 비전 분야 적용 가능성을 확인했다.

아울러 편광 정보는 세포와 조직의 구조적 특징을 반영하기 때문에 기존 영상장비보다 미세한 차이를 더 정밀하게 분석할 수 있어 향후 의료 진단 장비와 스마트 카메라, 드론, 3차원 객체 인식 시스템 등 다양한 AI 기반 영상처리 분야로 기술을 확장할 수 있을 것으로 기대된다.

서 교수는 “이번 연구는 편광 정보를 활용해 기존보다 훨씬 풍부한 시각 정보를 처리할 수 있는 AI 비전 기술 기반을 제시했다”며 “센서 단계에서 연산까지 수행하는 저전력·고효율 AI 시스템 구현에 중요한 역할을 할 것”이라고 설명했다.

한편, 이번 연구는 KAIST 웬슈안 주 박사후연구원과 김창환 박사과정이 제1저자로 참여했고, 연구결과는 지난달 14일 국제학술지 ‘네이처 센서스(Nature Sensors)’에 게재됐다.
(논문명: Self-reconfigurable polarization perception in dual-anisotropy heterostructures for high-dimensional in-sensor computing)